【教师节特刊】沙龙视频明天领--感谢小编编组--问答版23

老铁们，freescience每周直播终于做出视频了！

视频明天开始领~

故事有个不愉快的开始，但有个 happy ending ……

教师节前  猴哥哭晕，大星宝宝损失两万八（点文字直达）……

昨天线上沙龙，猴哥和赵老师收到很多认真提出的问题，还有很多群友热心报名参与灌水组小编编，还录制了高清视频，并做了后期剪辑——这回有沙龙录像回放啦~

很多小伙伴为了大家能有更好的学习资料，踊跃报名小编编组，一边帮大家整理学习资料，一边通过认真提问--周六直播回答的形式解决SCI写作的问题。

(* ￣3)(ε￣ *)猴哥和大星宝宝感谢可爱的热心的小编编~

现场直播的 录像+课件+问答版 正在整理中，周一在推文中和大家见面。

发送 问答 到后台，查看往期问答版。

今天展示的问答是昨晚猴哥回答的一组优质问答：meta回归，变量，country相关。

这些问题是同一位读者提出的，整理后用有道云传给我们的（用法点这里）。猴哥优先回答认真的提问（认真提问点这里）。提问提得好，就可以参加 SCI实战写作组（点文字直达）。

大家看了如果有追问，或者有新的具体问题，欢迎在留言栏（不是后台发消息）或进群讨论，每周六还可以继续现场提问互动~

meta问答版

猴哥现场回答读者从有道云笔记传来的优质问题

问：

文章是关于某种细胞因子与疾病关系的影响:CD44 与乳腺癌的关系
做meta回归的时候，使用一个变量和使用多个变量Coef值会改变，请问此种情况是需要同时使用多个变量的吗？
①只用一种变量 女性病人所占比例，es 是or 还是rr 还是hr rd

①只用一种变量 女性病人所占比例，es 是or 还是rr 还是hr rd
. metareg _ES female（百分号）, wsse(_seES) bsest(reml) knapphartung

Meta-regression                                       Number of obs  =      10
REML estimate of between-study variance               tau2           =   5.175
% residual variation due to heterogeneity             I-squared_res  =  96.99%
Proportion of between-study variance explained        Adj R-squared  = -11.81%
With Knapp-Hartung modification
----------------------------------------------------------------------------------
             _ES |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-----------------+----------------------------------------------------------------
female（百分号） |   1.396064   4.523323     0.31   0.765    -9.034737    11.82687
           _cons |   .3128651   1.338869     0.23   0.821    -2.774572    3.400302
----------------------------------------------------------------------------------
采用多个变量
 metareg _ES year female（百分号）, wsse(_seES) bsest(reml) knapphartung

Meta-regression                                       Number of obs  =      10
REML estimate of between-study variance               tau2           =   2.803
% residual variation due to heterogeneity             I-squared_res  =  96.08%
Proportion of between-study variance explained        Adj R-squared  =  39.44%
Joint test for all covariates                         Model F(2,7)   =    3.78
With Knapp-Hartung modification                       Prob > F       =  0.0770
----------------------------------------------------------------------------------
             _ES |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-----------------+----------------------------------------------------------------
            year |  -.5278922   .1942162    -2.72   0.030    -.9871405   -.0686439
female（百分号） |  -4.221234   3.933285    -1.07   0.319    -13.52198    5.079509
           _cons |   1064.572   391.5568     2.72   0.030     138.6871    1990.456

答（猴哥）：主要从临床意义出发，我一般只应用一种变量，说明某个变量是否是异质性来源，如上图，“女性”不是异质性来源。如果要深入挖掘数据信息，可以采用多个变量：如说明“2010年前发表文章”的“女性”是异质性来源。发表年份是异质性的来源。

meanage 年龄小于35岁的女性 是乳腺癌异质性的来源。，后续的分析，单独的把35岁以下的女性乳腺癌患者列出来，然后再次进行计算，得到有意义的结果。

问：请问此种情况是需要同时使用多个变量的吗？

答（猴哥）： yearfemale 这里不需要，主要说明的是临床意义。不要随便进行交互。如果 meanage 和female 这里就是可以的，用临床的方法可以解释得通。

问1：

meta回归分析中：需要在文章中呈现什么数据？是否单变量回归分析和多变量回归分析都需要呈现？什么数据是必须的？什么数据可以忽略？有什么变量需要补充

答（猴哥）：stata最多拟合6-7个变量，这种多变量交互的需要结合临床意义。我一般最多拟合2个，比如“老年”“白种人”，通过这样来说明老年白种人在某些疾病中有意义或者有异质性。

我们的表格一般如下：

单变量回归分析

多变量回归分析

问题2：

采用Monte CarloPermutation，Permut应该采用什么数据是5000，还是20000，1000？为什么？

我看到文章中的表述是这样的

We suggest that a small number (e.g., 100) bespecified initially to check tha the command is working as expected. The numbershould then be increased to at least 1,000, but 5,000 or 20,000 permutationsmay be necessary for sufficient precision (Manly
2006; Westfall and Young 1993)

但还是不是很理解。具体在文章中是自由选定5000或20000，然后在文章中表述出来就可以了吗？

答（猴哥）：一般是5000，我一般选30000-40000，主要是说明拟合的次数，可以根据审稿人的要求。

问题3：

假如协变量是分类变量且在三个以上（country1，country2，country3），无法合并

执行单因素变量时，这样做是否合适？获得的数值直接写入单因素变量回归分析里面是否可以？

答（猴哥）：等级数据不可以做单变量。你做的是对的。P没有小于0.05的，不是异质性来源。

问题4：

假如其中一个协变量是分类变量且在三个以上（country1，country2，country3），无法合并

执行多因素变量时，这样做是否合适？获得的数值直接写入单因素变量回归分析里面是否可以？如果不是应该怎么做？

答：我们没有做三个以上的变量，因为我也不知道如何解释三个以上变量交互的意义。

问题5：

假如其中一个协变量是分类变量且在三个以上（country1，country2，country3），无法合并。数据呈现是是否可以这样处理？

答：我们一般是描述，country 都是对应的具体的等级数据，如country对应中国， Country1对应美国，Country2 对应日本等。具体可结合文章去分析。

问题6：

上述结果是否能合并出一个country的总结果，应该怎么处理？

答：我一般笼统地说，不是异质性来源。或者如上你给的表，我作为附件呈现给审稿人。

问题7：

为什么meta分析中不常看见上述的meta回归分析，反而常常看见以下类型的meta回归？分别使用什么软件制作？有相关的教程吗？

参考文献：Prenatalexposure to PM2.5 and birth weight: A pooled analysis from three North American longitudinal pregnancy cohort studies Rosa M J, Pajak A, Just A C, et al. Prenatalexposure to PM 2.5, and birth weight: A pooled analysis from three NorthAmerican longitudinal pregnancy cohort studies[J]. Environment International,2017, 107:173.

答：也许大家都做了，只是没有意义，所以没有描述。

问题：

meta回归中，如果有一篇文章数据的协变量数据（如疾病评分NOS）无法获得，应该怎么处理？不想舍弃该协变量。

答（猴哥）：在stata中drop掉该文献，再算nos评分的meta回归。不drop也行，算出来的结果是一样的。

drop 。。。

metareg  es ， wss（es）。。。。不想舍弃该协变量就不舍弃

之前的问答中的相关内容如下：

大家都有注意到，freescience交流群为实名制，直播录像会暴露群成员的个人信息。为避免不必要的麻烦，在没有更稳妥的法子之前，我们将采取入群领视频的办法。

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国家规定，以后群主要背锅~~~~(>_<)~~~~

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猴哥：Freescience公众号meta分析栏目现任主编。讲师，副主任医师，武汉大学肿瘤学博士，专注于胃肠道肿瘤分子生物学机制、系统评价/Meta分析、数据挖掘、临床统计研究。